最大熵理论及其应用
最大熵原理及其应用
论文名称：最大熵原理及其应用班级：13级通信工程班专业：通信工程学号：学生姓名：指导老师：时间：2015年11月8日摘要熵是源于物理学的基本概念，后来Shannon在信息论中引入了信息熵的概念，它在统计物理中的成功使人们对熵的理论和应用有了广泛和高度的重视。
最大熵原理是一种在实际问题中已得到广泛应用的信息论方法。
本文从信息熵的概念出发，对最大熵原理做了简要介绍，并论述了最大熵原理的合理性，最后提及它在一些领域的应用，通过在具体例子当中应用最大熵原理，展示该原理的适用场合，以期对最大熵原理及其应用有更深刻的理解。
关键词：熵；信息熵；最大熵原理；不适定性问题引言科学技术的发展使人类跨入了高度发展的信息化时代。
在政治、军事、经济等各个领域，信息的重要性不言而喻，有关信息理论的研究正越来越受到重视，信息论方法也逐渐被广泛应用于各个领域。
信息论一般指的是香农信息论，主要研究在信息可以度量的前提下如何有效地、可靠地、安全地传递信息，涉及消息的信息量、消息的传输以及编码问题。
1948年C.E.Shannon 为解决通信工程中不确定信息的编码和传输问题创立信息论，提出信息的统计定义和信息熵、互信息概念，解决了信息的不确定性度量问题，并在此基础上对信息论的一系列理论和方法进行了严格的推导和证明，使以信息论为基础的通信工程获得了巨大的发展。
信息论从它诞生的那时起就吸引了众多领域学者的注意，他们竞相应用信息论的概念和方法去理解和解决本领域中的问题。
近年来，以不确定性信息为研究对象的信息论理论和方法在众多领域得到了广泛应用，并取得了许多重要的研究成果。
迄今为止，较为成熟的研究成果有:A.N.Kolmogorov在1956年提出的关于信息量度定义的三种方法——概率法，组合法，计算法；A.N.Kolmogorov在1968年阐明并为J.Chaitin在1987年系统发展了的关于算法信息的理论。
这些成果大大丰富了信息理论的概念、方法和应用范围。
最大熵原理的应用
最大熵原理的应用1. 简介最大熵原理是一种由信息论推导而来的概率模型学习方法，适用于在给定一些约束条件下求解随机变量的概率分布。
这一原理在统计学、自然语言处理、机器学习等领域都有广泛的应用。
2. 最大熵模型的定义最大熵模型的定义如下：•给定一些约束条件，例如观测到的样本均值等；•在满足这些约束条件的前提下，寻找概率分布的最优解；•最优解是指使得概率分布的熵最大的解。
3. 最大熵的应用最大熵原理在许多领域中都有重要的应用。
以下是几个常见的应用场景：3.1 自然语言处理（NLP）在自然语言处理中，最大熵模型可以用于解决以下问题：•分类问题：如文本分类、情感分析等；•语言模型：根据给定的单词序列，预测下一个可能的单词；•命名实体识别：从文本中识别出人名、地名、组织机构等具有特殊意义的实体。
3.2 图像处理在图像处理领域，最大熵原理可以应用于图像分类、目标检测等问题。
通过最大熵模型，可以学习到图像中不同区域的特征分布，并进一步对图像进行分析。
3.3 推荐系统最大熵模型在推荐系统中也有着广泛的应用。
通过学习用户的历史行为数据，可以建立用户的概率模型，并用最大熵原理进行推荐。
通过这种方式，可以提高推荐系统的准确度和个性化程度。
4. 最大熵模型的优点最大熵模型相比于其他概率模型具有以下优点：•不依赖于特定的分布假设；•可以自动调整概率分布的复杂度；•在约束条件充分的情况下，最大熵模型可以得到唯一的解。
5. 最大熵模型的局限性尽管最大熵模型具有很多优点，但也存在一些局限性：•计算复杂度较高，特别是在约束条件较多的情况下；•对于特征选择比较敏感，选择不合适的特征可能导致结果不准确；•当约束条件不充分时，最大熵模型可能得到多个解，难以确定最优解。
6. 总结最大熵原理是一种重要的概率模型学习方法，广泛应用于统计学、自然语言处理、机器学习等领域。
通过最大熵模型，可以根据一些约束条件求解概率分布的最优解。
最大熵模型在自然语言处理、图像处理和推荐系统等领域有着重要的应用。
关于最大熵原理的应用实例
关于最大熵原理的应用实例介绍最大熵原理是一种用于解释和预测概率分布的方法，它能够在给定一些已知条件的情况下，选择一个概率分布使其熵最大。
最大熵原理被广泛应用于自然语言处理、模式识别、机器学习等领域，本文将通过几个实例来说明最大熵原理的应用。
实例1：自然语言处理中的词性标注在自然语言处理中，词性标注是指给定一个句子中的每个词语添加其语法类别的任务。
最大熵模型被广泛应用于词性标注中，可以通过训练一些特征函数来预测每个词语的词性。
以下是一些特征函数的示例：•当前词语是名词的概率•当前词语是动词的概率•当前词语是形容词的概率•当前词语是副词的概率•当前词语是代词的概率通过最大熵模型，我们可以根据已有的语料库，学习到每个特征函数对应的权重，从而预测一个未知句子中每个词语的词性。
实例2：信息检索中的排序在信息检索中，排序是指根据某种评分函数对查询结果进行排序的任务。
最大熵模型在信息检索中得到了广泛应用，它可以通过训练一些特征函数来学习最优的排序策略。
以下是一些特征函数的示例：•查询词与文档标题的相关性•查询词与文档内容的相关性•文档的重要性•文档的时效性•文档的长度通过最大熵模型，我们可以根据已经标注好的文档，学习到每个特征函数对应的权重，从而根据查询与文档的相关性进行排序。
实例3：图像处理中的图像分割在图像处理中，图像分割是指将一个图像划分成若干个不相交的区域的任务。
最大熵模型可以用来对图像进行分割，通过定义一些特征函数和约束条件，从而学习到最优的分割结果。
以下是一些特征函数的示例：•区域的灰度均值•区域的纹理特征•区域的颜色分布•区域的边界长度•区域的形状通过最大熵模型，我们可以根据已经标注好的训练样本，学习到每个特征函数对应的权重，从而对未知图像进行分割。
结论最大熵原理是一个强大的工具，广泛应用于自然语言处理、信息检索、图像处理等领域。
通过学习特征函数的权重，最大熵模型能够在给定一些已知条件的情况下，选择一个概率分布使其熵最大。
关于最大熵原理的应用
关于最大熵原理的应用1. 什么是最大熵原理最大熵原理是指在给定一组约束条件的情况下，在不缺乏先验知识的情况下，选择满足所有已知条件中熵最大的模型。
最大熵原理是信息论中的重要原理，它在统计学、自然语言处理、机器学习等领域都得到了广泛的应用。
2. 最大熵原理的应用领域最大熵原理在许多实际问题中都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：•自然语言处理：最大熵模型被广泛应用于自然语言处理任务，如词性标注、命名实体识别等。
通过最大熵模型，可以在给定一组约束条件的情况下进行概率推断，从而提高自然语言处理任务的性能。
•机器学习：最大熵原理在机器学习中也有重要的应用。
最大熵模型可以用于分类、回归、聚类等机器学习任务中。
通过最大熵模型，可以获得更为准确的预测结果。
•图像处理：最大熵原理可以用于图像处理任务，如图像分类、目标检测等。
通过最大熵模型，可以从图像中提取出更有价值的信息。
•模式识别：最大熵原理在模式识别领域也有很多应用。
最大熵模型可以用于人脸识别、手写字符识别等任务中。
通过最大熵模型，可以提高模式识别任务的准确率。
•金融风险评估：最大熵原理可以应用于金融领域中的风险评估问题。
通过最大熵模型，可以对金融市场进行风险预测，从而指导投资决策。
3. 最大熵原理的优点最大熵原理具有以下几个优点：•不需假设任何先验知识：最大熵原理不需要对模型的分布做任何假设，充分利用了已知的约束条件，从而提供了一种更为灵活的建模方式。
•适应不同领域的问题：最大熵原理可以应用于不同领域的问题，适应性较强。
只需要根据具体问题制定相应的约束条件即可。
•概率解释性强：最大熵原理给出了模型的概率解释，可以更好地理解模型的预测结果。
•模型稳定性好：最大熵原理可以得到一个全局最优解，具有较好的稳定性。
4. 最大熵原理的应用案例4.1 自然语言处理最大熵模型在自然语言处理领域有着广泛的应用。
例如，在命名实体识别任务中，最大熵模型可以根据已知的约束条件，如词性、上下文等，预测给定文本中的命名实体。
最大熵原理在生活中的应用
最大熵原理在生活中的应用1. 介绍最大熵原理是一种用于解决概率推断问题的原理，它在生活中有许多实际应用。
最大熵原理的核心思想是在给定一些已知信息的情况下，选择使得熵最大的概率分布作为推断结果。
2. 信息熵与最大熵原理信息熵是度量信息量的概念，它刻画了一个随机事件发生的不确定性。
最大熵原理认为，在没有其他先验信息的情况下，应选择满足当前已知信息的分布的熵最大的模型。
最大熵原理的核心在于避免对未知信息作出不必要的假设。
在生活中，我们经常会面临不同的决策问题。
最大熵原理可以帮助我们根据已知信息做出最合理的决策。
3. 最大熵原理在文本分类中的应用文本分类是一个重要的自然语言处理任务，可以在垃圾邮件过滤、情感分析等领域发挥重要作用。
最大熵原理可以用于解决文本分类问题。
以垃圾邮件过滤为例，最大熵原理可以根据已知的垃圾邮件和非垃圾邮件样本，学习一个概率分布模型。
这个模型可以根据一封邮件的特征（如包含的关键词、邮件的发送者等）来计算该邮件是垃圾邮件的概率。
通过选择熵最大的概率分布，可以提高垃圾邮件过滤的准确性。
4. 最大熵原理在图像处理中的应用最大熵原理也可以应用于图像处理领域。
图像处理中的一个重要任务是图像分割，即将一张图像划分成不同的区域。
最大熵原理可以用于解决图像分割问题。
通过选择使熵最大的分割结果，可以保持图像中的信息量最大化。
这在医学图像分析、人脸识别等领域非常有用。
最大熵原理不仅可以提供准确的分割结果，还可以降低人工干预的成本。
5. 最大熵原理在推荐系统中的应用推荐系统常常面临用户的个性化需求。
最大熵原理可以用于解决推荐系统中的个性化推荐问题。
最大熵原理可以根据用户的历史行为和其他已知信息，构建一个用户兴趣模型。
这个模型可以估计用户对某个项目的喜好程度。
通过选择熵最大的推荐结果，可以提高推荐系统的个性化程度。
6. 总结最大熵原理是一种重要的概率推断原理，在生活中有许多实际应用。
无论是文本分类、图像处理还是推荐系统，最大熵原理都可以帮助我们根据已知信息作出最合理的决策。
机器学习中的最大熵原理及应用
机器学习中的最大熵原理及应用随着人工智能、大数据时代的到来，机器学习作为一种重要的人工智能技术，受到了越来越多的关注和研究。
机器学习中有一种常用的模型叫做最大熵模型，其理论基础是最大熵原理。
本文将介绍最大熵原理的概念和应用在机器学习中的方法和优点。
一、最大熵原理概述最大熵原理源自于热力学中的熵概念，熵在热力学中表示一种宏观上的无序状态。
而在信息论中，熵被定义为信息的不确定性或者混乱度。
最大熵原理认为，在没有任何先验知识的情况下，我们应该将分布的不确定性最大化。
也就是说，在满足已知条件下，选择最均匀的分布，最大程度上表示了对未知情况的不确定性，也就是最大的熵。
二、最大熵模型基本形式最大熵模型通常用于分类问题，基本形式为：$$f(x)=\arg \max_{y} P(y / x) \text{ s.t. } \sum_{y} P(y / x)=1$$其中，$x$表示输入的特征，$y$表示输出的类别，$P(y|x)$表示输出类别为$y$在输入特征为$x$的条件下的概率。
通过最大熵原理，我们要求在满足已知条件下，使输出类别分布的熵最大。
三、最大熵模型参数估计最大熵模型参数估计的方法采用最大似然估计。
在训练集中，我们存在$n$个输入特征向量和对应的输出类别标签，即：$(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)$。
对于给定的每个$x_i$，我们可以得到相应的条件概率$P(y_i|x_i)$，用于计算最大熵模型的参数。
最终的目标是最大化训练集的对数似然函数：$$L(\boldsymbol{\theta})=\sum_{i=1}^{n} \log P(y_i |x_i)=\sum_{i=1}^{n} \log \frac{\exp \left(\boldsymbol{\theta}^{T}\cdot \boldsymbol{f}(x_i, y_i)\right)}{Z(x_i, \boldsymbol{\theta})} $$其中，$\boldsymbol{\theta}$表示最大熵模型的参数向量，$\boldsymbol{f}(x_i,y_i)$表示输入特征$x_i$和输出类别$y_i$的联合特征，$Z(x_i,\boldsymbol{\theta})$表示规范化常数，也就是对数值进行标准化。
最大熵原理及其应用
熵与激光刘波 200340751一、熵熵是热力学和统计物理学中的核心概念，也是物理学的基本概念之一。
熵定律（热力学第二定律）是19世纪自然科学发展所取得的伟大成果之一。
1864年，克劳修斯在《热的唯动说》一书中，首先引入了熵这个概念，用它来量度热量转化为功的本领。
我们称之为热力学熵，并用符号S 表示。
（一）熵的含义具体说来，熵具有以下的含义： 首先，熵的本义是系统的态函数，是系统演化的重要判据。
熵的物理表达式如下：⎰=T dQ S 或TdQ dS = 其中S 表示熵，Q 表示热量，T 表示温度。
即一个系统的熵等于该系统在一定过程中所吸收（或耗散）的热量除以它的绝对温度。
利用熵这个物理量，热力学第二定律可表述为熵增加原理：系统经绝热过程由初态变到终态，它的熵不减少，熵在可逆绝热过程中不变，在不可逆绝热过程中增加。
只要有热量从高温物体流向低温物体，系统的熵就增加，而这个过程是自发实现的。
只有当热量从地温物体流向高温物体，系统的熵才可能减少，而这个过程是不会自发实现的。
另外，系统达到平衡后，就没有热量传递，熵不变，过程可逆，但是实际上很难有绝对的配合。
也就是说，只要熵增加就表明系统中存在着自发的不可逆过程。
反过来说过程能不能发生？如果发生的话是否可逆？可以从熵的变化来加以判断。
正如普利高津指出的：“这样一来，熵变成了一个进化的指示器，或者象爱丁顿恰当的说的‘时间之矢’。
”其次，熵的宏观意义表征系统能量分布的均匀程度。
即：能量分布越不均匀，熵越小；能量分布越均匀，熵越大；能量分布不均匀趋向均匀，熵增加。
确实，热传导、扩散，以及各种宏观流动都是从不均匀趋向均匀的，所以熵都是增加的。
我们知道能量分布越不均匀，潜在的做功的本领越大；能量分布越均匀，潜在的做功的本领越小。
如果我们把前一种能量叫做可利用性高的能量，那么熵也就成了能量可利用性大小的一种量度。
熵增加意味着能量可利用性的降低，或者说不可利用能量的增加。
最大熵原理及其应用
最大熵原理及其应用作者：李建东王永茂胡林敏来源：《硅谷》2009年第04期[摘要]从熵的概念出发，简要介绍熵这一重要概念的发生、发展历史，论述熵极大原理，对离散、连续及无约束、约束不同条件最大熵原理的应用给出理论基础。
通过在具体例子当中应用最大熵原理，展示原理的适用场合及使用方法。
[关键词]熵最大熵原理优化 Lagrange乘数法泛函极值中图分类号：O4-0文献标识码：A文章编号：1671－7597（2009）0220042－02熵这一概念已经产生一个多世纪了，1865年Clausius引入并用以定量的阐明热力学第二定律[1]，1877年玻尔兹曼关系式赋予熵的统计意义。
1929年西拉德发现了熵与信息的关系，1948年，C.E.Shannon提出了信息熵的概念[2]。
1958年,Kolmogorov 发展了熵的概念，将其引入到非线性动力学当中[3]。
熵的概念在物理、化学、生物、信息科学等自然科学以及工程技术的许多领域都有着广泛的应用。
但熵的概念比较抽象，利用它来解决问题时应遵循一定的方式方法。
一、熵及最大熵原理（一）熵的概念到了上世纪50年代末，为解决遍历理论(ergodic theory)经典问题出现了Kolmogorov熵。
上世纪60年代中期，为研究拓扑动力系统(topological dynamical system)又产生了拓扑熵(topological entropy)等概念，都是关于不确定性的数学度量。
（二）最大熵原理热力学中当中熵是一个重要的概念。
对于孤立系统，熵只增不减，熵的极大值可以确立系统的稳态。
与此相应，信息理论中也有类似的结论。
E.T.Jaynes提出：“在根据部分信息进行推理时，我们应使用的概率分布，必须是在服从所有已知观测数据的前提下使熵函数取得最大值的那个概率分布。
这是我们能够做出的仅有的无偏分配。
使用其它任何分布，则相当于对我们未知的信息做了任意性的假设[4]。
”换言之，要使得系统更稳定，应该选择使得系统熵值最大的分布。
信息学中的最大熵原理
信息学中的最大熵原理信息学是一门涉及信息传递和处理的学科，其中最大熵原理是其重要的理论基础。
最大熵原理来源于热力学中的熵，指的是在给定的约束条件下，系统趋向于达到最大程度的混沌和不确定性。
最大熵原理被广泛应用于统计物理学、通信工程、生物学等领域，下面我们来详细了解一下。
一、热力学中的熵在热力学中，熵被定义为一个系统的混乱程度。
一个系统的熵越高，系统越混乱，越难以被控制和预测。
根据热力学第二定律，一个孤立的系统总是趋向于达到最大的熵。
这是因为一个系统内部的不均衡状态会导致能量的不断转移和扩散，从而使得系统的熵不断增加。
二、信息论中的熵信息论中的熵被定义为一个离散随机变量的平均不确定性。
如果某个事件发生的概率越小，那么这个事件所带来的信息量就越大，因为它提供了更多的信息。
而如果某个事件发生的概率越大，那么这个事件所带来的信息量就越小。
因此，熵可以被看作是对信息量的度量，与热力学中的熵类比。
三、最大熵原理最大熵原理是指在给定一些约束条件的情况下，对于一个系统的不确定性的描述，越应该使用熵越大的概率分布。
举个例子，假设我们想要对一个硬币进行猜测，但是我们不知道这个硬币正反面的概率分布。
我们唯一知道的信息是这个硬币正反面的概率之和为1。
这时，最大熵原理告诉我们，应该使用等概率分布，因为这是信息熵最大的分布。
在信息学中，最大熵原理可以用于解决分类问题。
假设我们有一堆数据，每个数据都由几个特征组成，我们要求出一个能够将这些数据分为不同类别的决策模型。
最大熵原理可以帮助我们找到一个满足约束条件的概率分布，使得这个概率分布的熵最大。
这样我们就可以通过最大化不确定性来找到最优的分类模型。
四、最大熵模型最大熵模型是基于最大熵原理构建的一种分类模型。
最大熵模型的基本思想是寻找一个概率分布模型，使得这个模型在给定若干约束条件下，熵达到最大。
最大熵模型具有很好的理论性质和实用性，在自然语言处理、图像识别、生物信息学等领域都有广泛应用。
数据分析知识：数据挖掘中的最大熵模型
数据分析知识：数据挖掘中的最大熵模型最大熵模型是一种常用的数据挖掘模型，广泛应用于文本分类、图像识别、语音识别等领域。
其基本思想是利用最大熵原理，寻找一个符合已知约束条件且熵最大的模型，在保证预测准确率的前提下，尽可能的不添加任何先验知识。
本文将介绍最大熵模型的原理以及应用，并探讨其优缺点。
1.最大熵原理最大熵原理是信息学中最基本的原理之一，它要求在具有一定约束条件的情况下，系统的不确定性最大。
例如，在进行文本分类时，哪一类文本的信息量最大，可以通过最大熵原理来解决。
在最大熵模型中，我们可以将数据看做是一组随机变量的取值序列，每个随机变量都可以做出多种取值。
假设数据集D由n个样本组成，每个样本包含m个属性值和一个类别标签。
其中，属性值可以是连续值或者离散值，类别标签只能是有限集合中的一个值。
给定一个样本x，我们需要计算其属于每个类别的概率，即P(y|x)，然后选取其中最大概率所对应的类别作为其预测值。
最大熵模型的核心就是求解归一化因子Z和每一个属性对数几率权值向量w。
先来看一下什么是对数几率。
对于样本x，当它属于某个类别y1时，P(y1|x)的概率值是已知的，而当它不属于y1时，即属于其他类别时，我们需要计算其与类别y1的对数几率：log P(y1|x) / P(y|x)其中，y为所有可能的类别，对数几率可以理解为样本属于某个类别y的可能性与不属于该类别y的可能性之间的量度，越接近0说明概率越接近1/2。
2.最大熵模型的应用最大熵模型被广泛应用于文本分类、语音识别和信息提取等领域。
例如，在文本分类中，假设有n篇文章，每篇文章都属于某个类别，我们需要通过它们的标题和主题词等属性进行分类。
此时，我们可以采用最大熵模型，将每个属性作为一个特征，然后求解每个特征对应的权值，将其作为分类模型。
在语音识别中，最大熵模型可以用于音素分类。
音素是一种基本的语音单位，例如“/a/”和“/e/”是两个不同的音素。
在语音识别中，我们需要根据输入音频信号的特征向量，来判断它属于哪个音素。
最大熵模型的理论与应用分析
最大熵模型的理论与应用分析随着信息时代的发展，数据的获取与处理越来越便利化，大数据分析成为了信息技术的重要研究领域。
在数据分析中，分类问题一直是一个重要的研究方向。
最大熵模型（maximum entropy model）作为一种灵活、有效的分类模型，在分类问题中得到了广泛的应用。
本文将从理论与应用两个方面，对最大熵模型进行详细的分析。
一、理论分析1、最大熵原理最大熵模型的核心是最大熵原理（maximum entropy principle）。
从信息熵的角度来看，最大熵原理认为，在未知的条件下，应选择使信息熵最大的随机变量作为概率分布。
设我们有一个随机变量$X$，它的取值为$x_1,x_2,\cdots,x_n$，对应的概率为 $p_1,p_2,\cdots,p_n$。
它的熵为：$$H(X)=-\sum_{i=1}^np_i\log_2p_i$$对于已知条件 $\{f_m(X)=a_m\}(m=1,2,\cdots,M)$，应满足以下约束条件：$$\sum_{i=1}^np_i=1$$$$\sum_{i=1}^n f_m(x_i) p_i =a_m, m=1,2,\cdots,M$$根据最大熵原理，当所有的 $\{p_i\}$ 的可能值中使得$H(X)$ 最大的概率分布应该被选出来成为 $X$ 的分布，这就是最大熵模型的基本思想。
式子表述为：$$P(X=x_i)=\exp\bigg(\sum_{k=1}^K \lambda_k f_k(x_i)\bigg) / Z$$其中 $Z$ 为规范化因子，$\lambda_k$ 为 Lagrange 乘子，$f_k(x_i)$ 是定义在取值为 $x_i$ 的样本上的特征函数，$K$ 表示特征函数的个数。
注意到 $\lambda_k$ 即决定了特征 $f_k(x)$ 对预测的影响，因此他们也被称为权重。
2、最大熵模型的优点在分类任务中，最大熵模型具有以下优点：①最大熵分类可应用于多分类、二分类以及文本分类领域，且具有很强的灵活性；②最大熵分类的理论基础是最大熵原理，具有严格的数学基础，具有较好的可解释性和推荐问题；③最大熵分类假设了特征函数可以任意选择，也即无论特征是离散的还是连续的，都可以自由选择，这种灵活性增加了最大熵分类的泛化能力；④判断每个特征的重要性，有助于增加模型的可解释性。
最大熵模型的基本原理及其应用
最大熵模型的基本原理及其应用概述最大熵模型是一种常用的概率建模方法，广泛应用于自然语言处理、信息检索、图像识别等领域。
本文将介绍最大熵模型的基本原理，并探讨其在文本分类和情感分析中的应用。
一、最大熵模型的原理最大熵模型的核心思想是在给定一些已知条件的情况下，选择最平均、最不确定性的模型。
它通过最大化熵来选择概率模型，以保持模型的最大不确定性。
最大熵原理认为，当我们缺乏先验信息时，应该假设所有可能的结果都是等概率的，这样可以避免引入任何决策者的主观偏见。
二、最大熵模型的数学表示最大熵模型的数学表示可以通过最大熵优化问题来描述。
给定一些已知条件，最大熵模型要求找到满足这些条件的概率分布，使得该分布的熵最大。
通过求解最大熵优化问题，可以得到最大熵模型的参数估计。
三、最大熵模型在文本分类中的应用在文本分类任务中，最大熵模型可以用来训练一个分类器，将文本分类到事先定义好的类别中。
最大熵模型通过学习文本特征与类别之间的关系，自动挖掘特征的重要性，并据此进行分类。
最大熵模型的主要优点是能够处理大规模的特征空间和非线性问题，具有很强的表达能力。
四、最大熵模型在情感分析中的应用情感分析是研究文本情感倾向的任务，最大熵模型在情感分析中也具有广泛的应用。
最大熵模型可以学习文本特征与情感倾向之间的关系，从而实现情感分类的功能。
通过训练一个最大熵分类器，可以对文本进行情感分类，判断其是正面还是负面的情感。
最大熵模型在情感分析中的优势在于可以灵活地利用各种特征，并且能够处理多类别情感分类问题。
五、最大熵模型的应用挑战尽管最大熵模型在文本分类和情感分析中有广泛的应用，但也存在一些挑战。
首先，最大熵模型在处理大规模数据时要求计算量较大，需要考虑模型的训练和推断效率。
其次，最大熵模型对特征的表示非常敏感，需要合理选择和设计特征，以提高模型的性能。
此外，最大熵模型的参数估计问题也比较复杂，需要采用合适的算法和技巧来优化模型的参数。
《最大熵原理与应用》课件
最大熵原理与应用介绍一门探讨信息学和机器学习的课程，通过最大化信息 熵来提供最优解决方案。
什么是最大熵原理？
1 平衡与不确定性
最大熵原理追求在保持平衡的同时处理不确定性，找到信息传递中的最佳策略。
2 信息的度量
通过熵来度量统计数据的不确定性和信息量，越高的熵意味着信息越不确定。
最大熵原理与其他机器学习算法的关系？
贝叶斯网络
最大熵原理可以视为贝叶斯 网络的特例，贝叶斯网络考 虑了变量之间的依赖关系。
支持向量机
最大熵原理与支持向量机都 属于生成模型，但支持向量 机更加注重决策边界的优化。
神经网络
最大熵原理在神经网络中可 以用作损失函数之一，用于 优化模型的输出。
信息熵是什么？
最大熵分类器如何实现？
最大熵分类器可以通过梯度下降等优化算法来求解模型参数，以最大化训练 数据的对数似然函数。
最大熵分类器的原理是什么？
最大熵分类器在预测新样本的类别时，尽可能满足多个约束条件，并使得模 型的预测具有最大的不确定性。
最大熵模型在文本分类中的应 用
最大熵模型在文本分类中可以识别垃圾邮件、情感分析等任务，有效地处理 大规模文本数据。
最大熵模型可以容易地 添加新的特征和约束条 件，以适应不同的问题。
最大熵模型的优缺点是什么？
优点
模型简单直观、灵活性强、数据驱动、潜在 信息充分利用。
缺点
在某些问题上可能出现维度灾难、计算复杂 度高等问题。
最大熵分类的基本思想是什么？
最大熵分类器通过构建适当的特征集合和约束条件，从而推导出最优的分类模型。
最大熵模型的数学推导过程是什么？
通过拉格朗日乘子法和最大熵原理，可以推导出最大熵模型的对偶表示和相应的优化算法。
极大熵原理的应用
极大熵原理的应用1. 简介极大熵原理是一种基于熵的物理原理，它可以用来推导和预测物理系统的行为。
该原理在多个领域都有广泛的应用，例如统计物理、信息论、机器学习等。
本文将介绍极大熵原理的基本概念，并通过列举几个实际应用场景来展示其重要性和实用性。
2. 极大熵原理极大熵原理是基于熵的最大化原理，它认为系统的行为应该取决于系统可能性的最大熵分布。
熵可以理解为系统的不确定度或信息量，而最大熵分布是指在给定一些约束条件下，系统的熵达到最大值的分布。
具体而言，极大熵原理可以用以下的数学表达式来表示：H = -∑ P(x)log(P(x))其中，H表示系统的熵，P(x)表示系统的某个状态x的概率。
3. 应用场景3.1. 统计物理极大熵原理在统计物理中有重要的应用。
在统计物理中，我们常常希望根据系统的宏观性质推导出系统的微观行为。
极大熵原理可以帮助我们寻找满足这些宏观条件的分布，从而预测系统的微观行为。
例如，在研究理想气体时，可以利用极大熵原理来推导出玻尔兹曼分布，从而获得气体分子的速率分布。
3.2. 信息论在信息论中，极大熵原理可以用于构建有效的编码和解码系统。
通过最大化系统的熵，我们可以设计出最有效的编码方式，从而节省带宽和存储空间。
例如，哈夫曼编码就是一种基于极大熵原理的编码方法，它可以根据字符出现的概率来生成最优的编码表。
3.3. 机器学习极大熵原理在机器学习中也有广泛的应用。
在分类问题中，我们希望找到最优的决策边界来将样本分为不同的类别。
极大熵原理可以帮助我们选择使得分类系统熵最大化的决策边界。
这样的决策边界可以使得我们对未知样本的预测更准确可靠。
3.4. 人工智能在人工智能领域，极大熵原理被用于训练深度神经网络。
深度神经网络是一种复杂的模型，参数众多。
通过极大熵原理，我们可以有效地选择参数使得神经网络的输出结果的熵最大化，从而提高模型的泛化能力和预测准确率。
4. 总结极大熵原理是一种基于熵的物理原理，它在统计物理、信息论、机器学习和人工智能等领域有着广泛的应用。
最大熵原理与应用
1/12 1/ 24 1/ 24
22
The Kangaroo Problem
• Information: 1/3 of kangaroos have blue eyes, and 1/3 of kangaroos are left-handed
• Problem: On the basis of this information alone, estimate what proportion of kangaroos are both blueeyed and left-handed
大自然好像对较大熵的情况更偏爱。
• 在满足给定约束的条件下，事物总是力图 达到最大熵。
13
最大熵原理（离散情况）
n
• 熵 H pi log pi
i 1
其中， pi P( X xi )
• 约束
n
pi 1
i 1
n
pi gr (xi ) ai , r 1,L , m i
14
离散最大熵分布定理
8
最大熵原理的描述:
在寻找满足某些约束的概率分布时， 选择满足这些约束具有最大熵的概率分布。
9
约束所提供的信息是不完整的，称作部分信息; 部分信息有若干种形式: • 随机变量矩的约束 • 概率分布形状的约束
10
利用最大熵原理主要有以下两个依据： • 主观依据 • 客观依据
11
• Δ主观依据。 • “不充分理由原理”，也叫“中性原理”:
23
解::
X: 眼睛红，不红； Y：左撇子，非左撇子；
H(XY) H(X ) H(Y)
H(X ) H(1/ 3) H(Y) H(1/ 3)
24
解::
最大熵条件；
熵最大化问题
熵最大化问题
熵最大化是热力学和信息论等领域中的一个概念。
在这些领域，熵通常表示系统的混乱程度或不确定性程度。
熵最大化原理是指系统趋向于从有序状态演化到更为混乱的状态，以增加其熵值。
以下是一些关于熵最大化问题的解释和应用：
1. 热力学中的熵：热力学中，熵被定义为系统内能的一种度量，也可以理解为系统无序程度的度量。
熵最大化原理指出，封闭系统在平衡态时，其熵将达到最大值。
这也被称为热力学第二定律。
2. 信息论中的熵：在信息论中，熵被用来表示信息的不确定性。
信息熵最大化的原理表明，在给定一组可能的事件时，当所有事件的概率相等时，系统的信息熵最大。
这表示信息的均衡分布是对系统最不确定性的一种表示。
3. 社会科学中的应用：熵最大化原理在社会科学领域也有一些应用。
例如，在经济学中，有时候熵最大化原理被用来解释市场的均衡状态，以及在社会系统中资源的分配。
4. 生态学中的生态系统稳定性：生态学中，熵最大化原理也可以用来解释生态系统的稳定性。
一个生态系统趋向于增加其组成成分的多样性，以适应外部环境的变化，从而提高整个系统的稳定性。
总体而言，熵最大化问题涉及到系统演化的方向，其核心思想是系统趋向于更为混乱和不确定的状态。
这一原理在不同领域的应用表明了熵最大化的普适性和重要性。
最大熵原理的应用举例
最大熵原理的应用举例1. 什么是最大熵原理？最大熵原理是一种用于确定概率分布的方法，它通过最大化系统的不确定性来确定概率分布的参数。
最大熵原理源自于热力学中的熵概念，熵表示系统的不确定性或混乱程度。
2. 最大熵原理的应用领域最大熵原理在许多领域都有广泛的应用。
下面列举一些应用领域及具体的应用举例：•自然语言处理最大熵模型在自然语言处理中有广泛的应用。
它可以用于解决语言模型、文本分类、命名实体识别等问题。
最大熵模型可以根据已知的语料库中的信息，推测出下一个词或短语的概率分布，从而实现自然语言处理任务。
•图像处理最大熵模型在图像处理中也有应用。
比如，在图像分类任务中，最大熵模型可以根据已有的图像特征和标签信息，学习出一个用于分类的模型。
•数据挖掘与机器学习最大熵模型在数据挖掘与机器学习中有广泛的应用。
它可以应用于文本分类、情感分析、推荐系统等任务。
最大熵模型可以利用已知的数据信息，学习出一个概率模型，从而进行分类或预测。
•经济学最大熵原理在经济学中也有应用。
比如，在经济学中，人们通过收集一些经济指标数据来研究某种经济现象，利用最大熵原理，可以得出一个概率分布，从而更好地解释和预测经济现象。
•医学最大熵原理在医学领域也有应用。
比如，在医学图像处理中，可以利用最大熵原理进行图像重建、肿瘤检测等任务。
最大熵原理可以用于优化图像重建算法，并从中恢复出更多的图像细节。
3. 最大熵原理的应用案例3.1 自然语言处理•研究目标：判断一段文本中是否包含垃圾邮件关键词•已知信息：训练集中一些文本是垃圾邮件，一些文本是非垃圾邮件，且包含了一些关键词信息•应用方法：使用最大熵模型，根据已知信息，构建模型，判断新的文本是否为垃圾邮件•结果：通过最大熵模型，可以判断新的文本是否为垃圾邮件，以提高邮件过滤准确率。
3.2 数据挖掘•研究目标：根据用户的历史购买记录，预测用户对某个商品的购买行为•已知信息：训练集中包含用户的历史购买记录和商品的属性信息•应用方法：使用最大熵模型，根据已知信息，构建预测模型，推测用户对新商品的购买行为•结果：通过最大熵模型，可以根据用户的历史购买记录和商品的属性信息，预测用户对新商品的购买行为，以优化商品推荐系统。
最大熵原理模型的应用
最大熵原理模型的应用1. 简介最大熵原理是一种常用的统计学方法，用于估计满足多个约束条件的概率分布。
在机器学习领域，最大熵原理模型被广泛应用于文本分类、自然语言处理、图像识别等任务。
本文将介绍最大熵原理的基本概念，并探讨其在实际应用中的一些典型案例。
2. 基本概念2.1 最大熵原理最大熵原理是指在给定一些已知条件下，选择满足这些条件的概率分布时，要选择熵最大的概率分布。
熵是一个描述不确定性的度量，熵越大表示信息量越多，不确定性越大。
2.2 最大熵模型最大熵模型是基于最大熵原理构建的一类概率模型。
最大熵模型通过最大化熵，选择一种概率分布，使得该概率分布的预期值满足一些条件。
最大熵模型通常以约束形式表示，其中约束可以是观测数据的期望值、特征函数等。
3. 应用案例3.1 文本分类最大熵原理模型在文本分类任务中得到了广泛应用。
通过将文本转化为向量表示，最大熵模型可以对文本进行分类。
在训练阶段，收集大量的文本样本，提取关键词特征，并计算每个特征出现的概率。
然后使用最大熵模型进行训练，并得到一个分类器。
在测试阶段，将待分类的文本转化为向量表示，并使用分类器进行分类。
3.2 自然语言处理最大熵原理模型在自然语言处理任务中也有广泛应用，如词性标注、命名实体识别等。
在词性标注任务中，最大熵模型可以根据上下文信息，预测出每个词的词性。
在命名实体识别任务中，最大熵模型可以根据特征函数，识别文本中的人名、地名等实体。
3.3 图像识别最大熵原理模型在图像识别任务中也有一些应用。
通过将图像转化为特征向量，最大熵模型可以学习到图像的概率分布，从而实现图像分类、目标检测等任务。
在训练阶段，收集大量的图像样本，提取各种特征，并计算每个特征出现的概率。
然后使用最大熵模型进行训练，并得到一个分类器。
在测试阶段，将待识别的图像转化为特征向量，并使用分类器进行识别。
4. 总结最大熵原理模型是一种常用的统计学方法，被广泛应用于文本分类、自然语言处理、图像识别等任务中。
最大熵原理的实际应用
最大熵原理的实际应用1. 简介最大熵原理（Maximum Entropy Principle）是一种基于信息论的数学模型，其主要思想是在满足已知约束条件的情况下，选择一个最平均、最中立的概率分布。
该原理广泛应用于概率模型、机器学习和自然语言处理等领域。
本文将介绍最大熵原理的核心概念，并探讨其在实际应用中的具体情况。
2. 最大熵原理的核心概念最大熵原理源自于热力学中的熵概念，熵可以衡量一个系统的不确定性。
在概率论和信息论中，熵被定义为表示随机变量不确定性的度量。
最大熵原理认为，在所有满足已知约束条件的概率分布中，熵最大的概率分布是最中立、最平均的分布。
3. 实际应用案例3.1 语言模型在自然语言处理中，语言模型是评估一段文字或句子的概率的模型。
最大熵原理可以用于语言模型的建模，通过已知的约束条件，找到一个最平均的概率分布。
以文本分类为例，已知一些文本的特征和类别，可以使用最大熵模型来建立分类器，通过最大化熵来提高分类的准确性。
3.2 信息检索在信息检索中，最大熵原理可以应用于构建查询模型。
已知用户的查询和文档的特征，可以使用最大熵模型来计算查询与文档的相关性，从而实现精准的文档检索。
3.3 自然语言处理在自然语言处理领域，最大熵原理可以用于解决多个问题，如词性标注、命名实体识别和句法分析等。
通过最大熵模型，可以根据已知的语言特征和标记约束，预测未知的词性、实体或句法结构，提高自然语言处理任务的准确性和效率。
3.4 机器学习最大熵原理在机器学习中也得到了广泛的应用。
它可以用于分类、回归和聚类等任务。
通过最大熵模型，可以从有限的标记样本中学习出一个最平均、最中立的分类器，提高分类的准确性。
4. 总结最大熵原理作为一种基于信息论的数学模型，在概率模型、机器学习和自然语言处理等领域具有广泛的应用。
本文介绍了最大熵原理的核心概念，并针对语言模型、信息检索、自然语言处理和机器学习等领域的实际应用，进行了详细的阐述。
廖先桃.最大熵理论及其应用
Input: 特征函数 特征分布 Output: 最优参数值 最优模型
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（14）
特征选择
在所有的特征中，选择最有代表性的特征，构 造约束集合
参数估计
应用IIS算法，计算出每个特征对应的参数值
信息检索实验室
提纲
最大熵理论 基于最大熵理论的统计建模 最大熵工具包的使用 最大熵模型与其他模型的比较
特征空间的确定——问题域 特征选择——寻找约束条件 建立统计模型——基于最大熵理论建立熵最大的模 型
系统输入：特征 系统输出：最优的熵最大的模型
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（5）
数学描述
问题描述：设最终输出值构成的语言学类别有限 集为Y，对于每个y∈Y，其生成均受上下文信息x 的影响和约束。已知与y有关的所有上下文信息组 成的集合为X，则模型的目标是：给定上下文x∈ X，计算输出为y∈Y的条件概率p(y|x)。
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（6）
命令行形式运行
训练命令： maxent –m modelName –i 30 -v train.txt 其中，-v将显示训练信息 例子2
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（7）
命令行形式运行
常用的选项(可用maxent –h列出)
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（8）
基于最大熵的统计建模（9）
数学推导过程
特征的经验概率与期望概率应该一致，即： （3） p( f ) = ~( f ) p 即：
p p ∑ ~( x) p( y | x) f ( x, y) = ∑ ~( x, y) f ( x, y) （4）
x, y x, y
上面的式子即称为约束等式
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廖先桃 IR_Lab 2005.9.27
信息检索实验室
提纲
最大熵理论 基于最大熵的统计建模 最大熵工具包的使用 最大熵模型与其他模型的比较
信息检索实验室
最大熵理论（1）
让人困惑的概念
熵 信息熵 最大熵理论 最大熵模型 交叉熵 相对熵
信息检索实验室
最大熵理论（2）
熵
物理学概念 宏观上：热力学定律——体系的熵变等于可逆过程 吸收或耗散的热量除以它的绝对温度（克劳修斯， 1865） 微观上：熵是大量微观粒子的位置和速度的分布概 率的函数，是描述系统中大量微观粒子的无序性的 宏观参数（波尔兹曼，1872） 结论：熵是描述事物无序性的参数，熵越大则无序 性越强
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（6）
命令行形式运行
训练命令： maxent –m modelName –i 30 -v train.txt 其中，-v将显示训练信息 例子2
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（7）
命令行形式运行
常用的选项(可用maxent –h列出)
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（8）
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（7）
数学推导过程
特征f是指x与y之间存在的某种特定关系，用二 值函数函数表示：
特征的经验概率是所有满足特征要求的的经验 概率之和，即： ~( f ) = ~ ( x, y ) f ( x, y ) （1） p p
∑
x, y
信息检索室
最大熵理论（9）
最大熵原则下点的分布
增加约束条件
信息检索实验室
最大熵理论（10）
最大熵原则下点的分布
信息检索实验室
最大熵理论（11）
最大熵原则下点的分布
信息检索实验室
提纲
最大熵理论 基于最大熵的统计建模 最大熵工具包的使用 最大熵模型与其他模型的比较
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（1）
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（10）
使用接口函数
训练：train(size_t iter=15, const std::string &method="lbfgs", double sigma=0.0, double tol=1E-05) 保存模型：save(const string &model, bool binary=false) 例子3
基于最大熵的统计建模（9）
数学推导过程
特征的经验概率与期望概率应该一致，即： （3） p( f ) = ~( f ) p 即：
p p ∑ ~( x) p( y | x) f ( x, y) = ∑ ~( x, y) f ( x, y) （4）
x, y x, y
上面的式子即称为约束等式
信息检索实验室
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（11）
使用接口函数
测试：
加载模型：load (const string &model) 加入特征，方法同训练 模型估计：eval_all（(const vector< string > &context, std::vector< pair< outcome_type, double > > &outcomes, bool sort_result=true） 例子4
信息检索实验室
最大熵理论（4）
信息熵
和熵的联系——熵是描述客观事物无序性的参 数。香农认为信息是人们对事物了解的不确定 性的消除或减少 ，他把不确定的程度称为信息 熵（香农，1948 ） 随机事件的信息熵：设随机变量ξ，它有A1， A2，A3，A4，……，An共n种可能的结局，每 个结局出现的概率分别为p1，p2，p3， p4，……，pn，则其不确定程度，即信息熵为
信息检索实验室
最大熵理论（3）
熵在自然界的变化规律——熵增原理
一个孤立系统的熵，自发性地趋于极大，随着熵的增 加，有序状态逐步变为混沌状态，不可能自发地产生 新的有序结构。 当熵处于最小值, 即能量集中程度最高、有效能量处 于最大值时, 那么整个系统也处于最有序的状态,相反 为最无序状态。 熵增原理预示着自然界越变越无序
基于最大熵的统计建模（10）
数学推导过程
设存在k个特征fi(i=1,2,…,k)，多个约束等式构 成的集合叫约束集，可表示为： （5） 最大熵模型，是满足约束集条件的所有模型中 熵最大的模型，即： p*=argmaxH(p) （6） 其中p为满足约束集C条件的某一统计模型。
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（11）
命令行方式
测试
将输出对每个事件的预测结果
将输出详细的概率信息
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（9）
使用函数接口
运行环境：VC7.0 加入头文件：#include <maxentmodel.hpp> 类名：MaxentModel 训练过程：
加入特征事件： begin_add_event(); add_event(const vector< string > &context, const outcome_type &outcome, size_t count=1) end_add_event()
信息检索实验室
最大熵模型与其他模型的比较（6）
基于最大熵的NE识别（BIO标注集）
NE类型 人名(Ni) 地名(Ns) 机构名(Ni) 专有名词(Nz) 时间 日期 数量短语 总的结果
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（1）
Maximum Entropy Modeling Toolkit for Python and C++ ，Zhang Le，2004.12.29 两种运行方式：
命令行形式 使用函数接口
信息检索实验室
最大熵工具包的使用（2）
命令行方式运行
训练过程
输入从训练语料中提取的特征文件 输出训练模型
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（3）
建模理论
结论：最大熵统计建模是以最大熵理论为基础 的一种选择模型的方法，即从符合条件的分布 中选择熵最大的分布作为最优的分布 满足约束条件 的所有分布 用公式表示：
选择熵最大 的分布
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（4）
建模理论
最大熵统计模型需要解决的问题：
Input: 特征函数 特征分布 Output: 最优参数值 最优模型
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（14）
特征选择
在所有的特征中，选择最有代表性的特征，构 造约束集合
参数估计
应用IIS算法，计算出每个特征对应的参数值
信息检索实验室
提纲
最大熵理论 基于最大熵理论的统计建模 最大熵工具包的使用 最大熵模型与其他模型的比较
信息检索实验室
最大熵理论（7）
最大熵理论
熵增原理 在无外力作用下，事物总是朝着最混乱的方向 发展 事物是约束和自由的统一体 事物总是在约束下争取最大的自由权，这其实 也是自然界的根本原则 在已知条件下，熵最大的事物，最可能接近它 的真实状态
信息检索实验室
最大熵理论（8）
最大熵原则下点的分布
对一随机过程，如果没有任何观测量，即没有 任何约束，则解为均匀分布
建模理论 数学描述 数学推导过程
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（2）
建模理论
以最大熵理论为基础的统计建模 为什么可以基于最大熵建模呢？ Jaynes证明：对随机事件的所有相容的预测 （相容预测是指符合已知的某些参数与随机事 件相关条件的某种对随机事件分布的预测 ） 中，熵最大的预测出现的概率占绝对优势 Tribus证明，正态分布、伽玛分布、指数分布 等，都是最大熵原理的特殊情况
y
（8）
称为归一化因子。
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（12）
最大熵模型的求解（参数估计方法）
GIS算法(Generalized Iterative scaling)
Darroch and Ratcliff,1972
IIS算法(Improved Iterative Scaling)
Della Pietra 1995
与HMM实验结果对比
训练：北大富士通语料24,994句 测试：北大富士通语料10,000句
NE类型 准确率(%) 召回率(%) F值(%) 人名(Ni) 93.30 93.33 93.32 地名(Ns) 72.31 89.72 80.08 机构名(Ni) 76.47 25.92 38.71 专有名词(Nz) 59.27 81.24 68.53 79.00 77.28 78.13 总的结果
信息检索实验室
基于最大熵的统计建模（6）
数学推导过程
模型输入：从人工标注的训练数据中抽取的训 练样本集T={(x1, y1)，(x2, y2)， ……，(xn, yn)}，(xi, yi)表示在语料库中出现yi时其上下文 信息为xi。 用概率分布的极大似然对训练语料表示如下， 其中 Count ( x, y )是(x, y)在语料中出现的次数，N 为总词数。 ~ ( x, y ) = 1 × Count ( x, y ) p N
信息检索实验室
最大熵模型与其他模型的比较（5）
与HMM+rule实验结果对比 NE类型 准确率(%) 召回率(%) F值(%) 人名(Ni) 93.86 86.86 93.19 地名(Ns) 86.69 85.83 86.25 机构名(Ni) 77.20 65.90 71.10 专有名词(Nz) 77.14 80.32 78.70 86.93 83.69 85.28 总的结果
特征空间的确定——问题域 特征选择——寻找约束条件 建立统计模型——基于最大熵理论建立熵最大的模 型